一、 智能交通沙盤模型主要實現功能有：信號燈控制(定時控制、感應控制)、違章抓拍上傳(闖紅燈抓拍、逆行、占線、)、卡扣抓拍、智能停車場(立體停車位動態演示、車位引導、智能收費等)、etc收費等功能，實際當中已經普及的技術，以及還在研制當中的新技術都可以通過智能交通沙盤試驗并演示出來。

動態沙盤模型

??二、 智能農業沙盤模型針對于農業種植大棚物聯網技術的應用：光照檢測、溫濕度檢測、二氧化碳檢測、土壤檢測、水質檢測等智能化試驗控制。還有物聯網針對于養殖業的應用、針對于農田種植的應用等都可以以沙盤的形式模擬試驗演示出來。

??三、 智慧城市沙盤模型主要功能有：智能交通演示、智能農業、智能物流、智能家居、智慧工業等等，投影結合沙盤動態演示，人盤互動的演示出物聯網技術在現代化城市的廣泛應用。

建筑模型是科技和藝術完美的結合體，所以制作建筑模型的活動不再是簡單的手工技術實踐，更是一種積累科技知識提高藝術鑒賞的機會。對歷史的認識，對生存環境的認識必定增長。

建筑模型

建筑模型的制作很容易開展，這就有利于更好的普及。拿我們的希望來說，各年齡段的孩子，可以利用生活中的廢舊物品做材料，經過孩子們的雙手，就會變成一件件美麗精致的建筑模型。它們是孩子們對生活觀察，對美的認識的體現，更是成為一名建筑工程師夢想的開始。對于建筑模型來說，其價值從目前的市場上來講主要體現在兩個方面，一個使用價值，另一個是收藏價值，不同的人對于這兩個價值在取向的時候也是有很大的不同。對于很多想要建筑模型的人來說，也主要分為兩個部分，一個是看重其使用價值的，而另一個則是看重其收藏價值的。

收藏價值在很多人聽來和一些字畫之類的具有異曲同工之妙，其實這些的收藏價值和字畫的價值在體現上也是大體相同的，都是隨著產品的質量和水平以及年限一般都是呈現遞增的趨勢，并且在世界建筑史上也都存在著很多的建筑模型規范之作，這些產品在藝術價值和市場價值上都是不菲的。

使用價值就非常好理解了。人們在購房的同時，大多會在開發商那里看到各個樓盤的模型，根據建筑物體的不同，在詳細細分的時候也是有很大不同的，比較典型的有建筑模型、機械模型等等這些形式，在使用上多是用來給人們參觀的，一個很重要的形式就是起到傳遞信息的作用。

建筑沙盤模型制作方面有著自己的經驗和文化。出色的完成了眾多的知名建筑項目，充分展示行業發展的歷程及項目背后的文化藝術內涵和社會背景，超高的仿真率，使每一個模型作品都有著自己的特色。

在進行建筑與環境設計的過程中個，根據設計過程的目的和需要，會制作各種不同比例、材料、細節表現程度的模型，有的是為激發設計構思服務的，有的是為研究和推敲建筑結構或空間分配服務的，有的是為終總體效果表現服務的，但是無論是哪一個設計階段的模型，都應遵循靈活性和科學性相結合的原則。

建筑沙盤模型靈活性表現在不同的設計階段可以根據需要采用不同的表現比例和材料以及不同的細節表現程度；科學性則表現在無論處于建筑與環境設計的何種階段，采用何種手法與比例建造模型，都應該明白建筑模型和建筑實體之間應該體現出一種準確的縮比關系，如建筑體量、組合、方向、外形輪廓、空間序列、環境構造等都應該體現一種理性的邏輯，與實際情況相符合。隨著設計程度的深入，科學性表現得愈加明顯。

我認為，至少，正確的模型應該是經過充分驗證的。除了“充分驗證”，還應該滿足什么條件呢？我能想到的就是“可驗證”，“可驗證”也是充分驗證的前提。

模型的“可驗證”以后會專門介紹，本文先說說模型中代碼生成之前可以做哪些驗證？

按照模型是否運行來劃分，可以把驗證分為靜態驗證和動態驗證兩大類。

靜態驗證

靜態驗證有評審、建模標準檢查、形式化驗證等方式。

1模型評審

評審是質量體系要求的，通常我們模型畫完之后，需要通過評審的方式去評審模型是否實現了相應的需求。那么，評審發生的時刻應該如何把握？是否在畫完模型之后緊跟著就去做評審呢？我個人認為，如果有工具可以幫我們實現靜態檢查，我們為什么不先做靜態檢查呢？先做靜態檢查的好處是把可以通過工具發現的軟件缺陷在評審之前消除掉，這樣可以避免在評審的時候在此類問題上浪費時間。

2建模標準檢查

目前MATLAB通過SimulinkVerification&Validation（以下簡稱SLVnV）提供了ModelAdvisor，可以實現建模標準的靜態檢查，實現起來也不困難，并且工具還具有可定制功能，可以在SLVnV提供的諸多檢查項里挑選適合自己開發團隊的檢查集，也有可能有一些檢查是ModelAdvisor沒有提供的，這種情況下，也可以通過編寫MATLAB程序的方式定制檢查項。

3形式化驗證

MATLAB提供了SimulinkDesignVerifier（以下簡稱SLDV）產品，可以對模型進行形式化驗證。SLDV可以檢查模型中是否有整數溢出，或者是否有死邏輯。這兩類錯誤都是很容易被評審和功能測試錯過的錯誤，其實，軟件里一旦發現有這兩類錯誤，復現或者定位這兩類錯誤都非常困難，而SLDV可以通過分析模型的給出發生或者可能發生錯誤的環節。另外，需要注意的是，在模型評審或者功能測試過程中，我們都可能發現一些軟件缺陷，發現這些缺陷之后，我們需要修改模型，模型經過修改可能會再次引入數據溢出或者死邏輯之類的錯誤，所以建議做功能測試之后，再次使用SLDV檢查一下模型。